基于多分辨率图像锥的乳腺X光片肿块检测方法研究



基于多分辨率图像锥的乳腺X光片肿块检测方法研究

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基于多分辨率图像锥的乳腺X光片肿块检测方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-11页
第1章绪论	第11-15页
· 课题背景	第11-12页
· 乳腺X 光片的计算机处理技术	第12-14页
· 计算机辅助诊断	第12页
· 国内外研究现状	第12-14页
· 本文所采用的方法及章节安排	第14-15页
第2章多分辨率图像锥	第15-23页
· 多分辨率图像锥	第15-18页
· 多分辨率图像锥应用于乳腺肿块检测的依据与目的	第15-16页
· 多分辨率图像锥的生成方法	第16-18页
· 小波理论	第18-21页
· 小波	第18-20页
· 多分辨率分析	第20-21页
· 实验结果	第21-22页
· 本章小结	第22-23页
第3章人工神经网络应用于低分辨率乳腺图像中肿块种子区域的检测	第23-37页
· 神经网络的特点	第23-24页
· BP 神经网络	第24-29页
· BP 算法模型	第24-26页
· BP 神经网络设计要考虑的问题	第26-27页
· 选用BP 神经网络进行肿块种子区域检测的原因	第27-29页
· 人工神经网络实现低分辨率图像中乳腺肿块种子区域的检测	第29-33页
· 神经网络结构	第29页
· 训练样本的构成	第29-30页
· 提取特征值的依据	第30-33页
· 实验结果	第33-36页
· 本章小结	第36-37页
第4章肿块种子区域的生长及边缘细化	第37-45页
· 区域生长	第37-40页
· 生长算法的基本步骤	第37-39页
· 权值判别规则	第39-40页
· 边缘检测	第40-41页
· 实验结果	第41-43页
· 本章小结	第43-45页
第5章乳腺肿块与正常腺体组织的分类	第45-54页
· 图像的纹理	第45页
· 灰度共生矩阵	第45-47页
· 灰度共生矩阵的定义	第46-47页
· 灰度共生矩阵的特点	第47页
· 基于灰度共生矩阵的统计特征提取	第47-49页
· 可疑肿块区域纹理特征的实验结果	第49-52页
· 分类器的设计	第52页
· 分类器的测试结果	第52-53页
· 本章小结	第53-54页
结论	第54-56页
参考文献	第56-60页
附录1	第60-65页
攻读硕士学位期间发表的学术论文	第65-66页
致谢	第66 页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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